Classification de tweets en situation d’urgence pour la gestion de crises

Romain Meunier, Leila Moudjari, Farah Benamara, Véronique Moriceau, Alda Mari, Patricia Stolf


Abstract
Le traitement de données provenant de réseaux sociaux en temps réel est devenu une outil attractifdans les situations d’urgence, mais la surcharge d’informations reste un défi à relever. Dans cet article,nous présentons un nouveau jeu de données en français annoté manuellement pour la gestion de crise.Nous testons également plusieurs modèles d’apprentissage automatique pour classer des tweets enfonction de leur pertinence, de l’urgence et de l’intention qu’ils véhiculent afin d’aider au mieux lesservices de secours durant les crises selon des méthodes d’évaluation spécifique à la gestion de crise.Nous évaluons également nos modèles lorsqu’ils sont confrontés à de nouvelles crises ou même denouveaux types de crises, avec des résultats encourageants
Anthology ID:
2023.jeptalnrecital-long.16
Volume:
Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : travaux de recherche originaux -- articles longs
Month:
6
Year:
2023
Address:
Paris, France
Editors:
Christophe Servan, Anne Vilnat
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA
Note:
Pages:
204–216
Language:
French
URL:
https://aclanthology.org/2023.jeptalnrecital-long.16
DOI:
Bibkey:
Cite (ACL):
Romain Meunier, Leila Moudjari, Farah Benamara, Véronique Moriceau, Alda Mari, and Patricia Stolf. 2023. Classification de tweets en situation d’urgence pour la gestion de crises. In Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : travaux de recherche originaux -- articles longs, pages 204–216, Paris, France. ATALA.
Cite (Informal):
Classification de tweets en situation d’urgence pour la gestion de crises (Meunier et al., JEP/TALN/RECITAL 2023)
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PDF:
https://aclanthology.org/2023.jeptalnrecital-long.16.pdf